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动作手势范文

来源：火烈鸟

作者：开心麻花

2025-09-18

动作手势范文（精选4篇）

动作手势第1篇

手势识别技术研究现状

以不同的标准和目标为基础, 手势识别技术可以被分成很多不同的类别。如果从采集的基础设备上划分可以分为佩戴式手势识别技术和非佩戴式手势识别技术;如果从手势信号获取的方法上划分可以分为:基于触摸屏的手势识别, 基于加速度传感器的手势识别, 基于红外距离传感器手势识别, 基于视觉手势识别和基于数据手套手势识别等几类。

基于触摸屏的手势识别

触摸屏是一种可接受触头等输入信号的感应式液晶显示装置, 现已被广泛用于各类电子产品中, 是最为通用的手势传感技术。基于触摸屏的手势识别技术从早期的单点触摸发展到如今的多点触摸, 已经可以完成更为繁琐的手势动作。虽然这种识别方式非常直观简单, 但是触摸屏是该技术必不可少的一环, 导致了这种识别方式无法为用户提供更为便利舒畅的交互。

基于加速度传感器的手势识别

加速度传感器可以采集人手的运动信息, 并将信息通过设备传输到解析模块实现手势识别的目的。如今这种技术的主要应用是在手机的动作感知上, 用户通过挥动、摇动、滚动手机来实现浏览图片、播放音乐和进行游戏操作, 无法真正实现手部动作的手势识别。

基于红外距离传感器的手势识别

红外距离传感器是一种利用红外反射原理对障碍物距离进行测量的装置。2008 年, 微软公司利用红外距离传感器为手机开发了一个手势控制接口。Celluon公司利用红外测距的原理实现了虚拟键盘。然而这种手势识别的方式容易受环境影响, 而且最终的效果较为单一。

基于视觉的手势识别

基于视觉的手势识别系统通常利用摄像头采集手部数据, 然后通过图像处理和特征提取等方法进行手势识别。然而由于在数据采集时容易受到背景干扰, 往往要求背景颜色和手的颜色有较好的区分度。2008 年, Lichtenauer等人通过改进的动态时间规整算法对120个手语进行识别。就目前而言, 基于视觉的手势识别技术相对成熟。然而这种方法在实时性方面表现不如基于数据手套的方法。

基于数据手套的动作承接式手势识别

基于数据手套的动作承接式手势识别是通过数据手套收集用户的手部信息, 对手部动作数据进行算法处理, 转换成手部动作矢量数据阵列, 然后从预先建立的以动作承接关系为基础的手势识别库中进行模板匹配, 对动作进行估计并输出结果。

手部姿势检测

数据手套采用三轴加速度传感器检测捕捉手部的倾斜、翻转动作, 当加速度传感器从D0 运动到D1 位置时, 空间坐标 (x, y, z) 到 (x1, y1, z1) 这个过程中间, 每个加速度传感器连续侦测的x, y, z三个方向矢量运动加速度。

以重力方向作为参考方向, 根据加速度与角度关系公式, 以X轴为例如下:

Y轴、Z轴类似, 可以分别计算出三轴加速度传感器x、y、z三轴与运动方向的夹角。

手指运动检测

数据手套采用电压式弯曲传感器来捕捉手指的弯曲伸展动作, 随着弯曲角度的增加, 弯曲传感器的电阻值也相应改变。通过对比预先从大量的实验测试中得到电压式弯曲传感器的弯曲特性曲线, 得到手指的弯曲程度。

手势识别库

基于数据手套的动作承接式手势识别根据动作承续关系建立金字塔形式的数据存储结构。如图1 所示, 如果动作顺序为动作a、动作b、动作e那么可以识别为结果1, 相应不同顺序的动作可以识别为不同的结果。而以多个图1 所示的数据存储结构组成了以动作承接关系为基础的手势识别库。

动作承接匹配

传统的基于时间帧手势识别时, 由于时间超时或间断而引起的语句歧义, 多字, 漏字等不足等问题。为了解决这些问题, 基于数据手套的动作承接式手势识别采用以动作的前后承启为依据, 前一个单元动作和后续单元动作作为构成语句的基本要素, 每一个句子都由单元动作来识别的方法。并且基于动作的前后承启减少了基于时间片段轮询的时间帧动态手势计算单元的资源消耗, 降低系统的开销需求, 提高了动态手势识别效率。算法的优势还在于, 可以随时指定, 增加或修改句子每一个动作单元的特征, 大大提高了数据库的可操作性和灵活性, 便于推广和应用。

结语

基于数据手套的手势识别技术是人机交互领域中的热点问题, 相比于其他手势技术它具有简单、快捷、受环境影响小等特点。本文提出的基于数据手套的动作承接式手势识别方法可以广泛应用于人机交互科普展项设计、聋哑人群与正常人之间的交流等场合, 有力促进动态手势识别技术的应用和发展。

适合演讲的手势动作第2篇

适合演讲的手势动作

1、伸手(手掌向上，前臂略直，手掌向前平)：表示请求、交流、承诺、谦恭、感谢、赞扬、希望、欢迎、诚实等。

2、抬手(手掌向上，手臂微微弯曲，手掌和肩膀高)：表示召唤、唤起、祈祷、兴奋、愤怒、强调等。

3、举手(五根手指在空中，前臂垂直，掌心向上)：表示行动、肯定、热情、情绪、悼词等。

4、挥手(手臂向前、手掌向上)：表示鼓励、呼叫、呼吁、前进、问候等。

5、推手(手掌向前，前臂伸直)：表示坚定、停止、果断、拒绝、不可抗拒等。

6、按手(手掌向下，前臂向下到较低的区域)：表示安静、停止、反对、沮丧、悲观、生气等。

7、摆手(手掌向外，前臂向上到中间)：表示厌恶、轻蔑、拒绝、失望等。

8、心手(五指并拢、弯曲，自然放在胸前)：表示愿望、祝福、希望、心情、心态等。

9、侧手(手掌在身体的一侧，手掌朝前)：表示仇恨、轻蔑、神秘、愤怒，指人和事等。

10、合手(双手放在胸前由分而合在一起，双手合二为一)：表示亲密、团结、统一、欢迎、好感、肯定、同意等。

常用的英文演讲手势

1、指示手势

这种手势主要用来表示具体事物的真实形象，通常分为两类：真实和虚假。“真实”指的是说话者对听众、事物或方向所做的手势，例如，“you”、“above”、“this”等。“虚假”是说话者和听众都看不见的东西，例如，“很久以前”，“很远”。手势通常很简单，没有感情，也容易做。

2、模拟手势

用手势来描述物体的大致形状，“看起来像灵魂，而不是像”。例如，紧握双手，把苹果想象成一个大球，可以表达说话人的情绪。模拟手势所表达的信息量大，常伴有少许夸张，具有升华情感的功能。

3、抒情的手势

这些手势很受演讲者的欢迎，在演讲中也经常用到。例如：拍手表示兴奋、拳头表示愤怒、搓手表示焦虑等等。抒情手势是一种能够很好地表达抽象情感的手势。

4、习惯手势

每个说话人都有一些只有他自己才会做的手势，这些手势的含义不是很清楚，也不是很固定，往往随着说话内容的变化而有不同的含义。

手势在演讲中的重要性

1、演讲中适当的手势可以增强演讲的可靠性和力度，更有效地表达演讲者想说的内容，使演讲更加精彩生动，吸引听众的目光和注意力，最终达到更好的演讲效果。

2、手势是人类进化中最早使用的交流工具，它先于口语。而在当时使用手语进行交流，频率高、范围广，不是今天可以相比的。

3、手是人体敏感的表达器官之一。手势是肢体语言的主要形式，使用频率最高。由于手的范围大，活动最方便、最灵巧，形态变化最大，因此，手势的表现力、吸引力和感染力也最强，最能表达出各种思想和感情。具有深刻而优美的含义的手势可以产生巨大的魅力，激发听众的热情，加深听众对演讲内容的理解，使演讲更成功。

动作手势第3篇

1 手势动作识别系统硬件架构

便携式手势动作识别系统硬件架构主要由DSP处理器TMS320VC5502、SEMG信号数据采集、预处理、串口RS232、JTAG调试口、LCD显示屏、锂电池供电单元和SARAM和Flash存储器等部分组成。手势动作识别系统硬件架构如图1所示。

肌电信号的采集利用两片Ag/Ag Cl电极作为肌电信号传感器, 并贴附在尺侧腕屈肌和肱桡肌的皮肤表面上, 把一片Ag/Ag Cl电极贴在上肢前臂关节处的肌肤表面作为参考点来消除共模信号, 提高电路的整体抗干扰能力。

DSP处理器TMS320VC5502是整个便携式手势动作识别系统的核心, 主要负责接收经过处理的肌电信号, 再根据相应的算法进行特征提取和动作识别, 获得有效的手势识别结果后, 再通过串口RS232发送给受控设备;LCD显示屏用来直观展示手势识别结果;由于设计的便携式手势动作识别系统体积较小, 采用了锂电池的供电方式。

2 基于小波包主元分析的SEMG特征提取

WPPCA结合了小波包变换WPT (Wavelet Packet Transform) 和主元分析PCA (Principal Component Analysis) 两种算法的优点, 不仅能够对原始肌电信号进行时-频域分析, 而且还能去除小波系数中线性相关性较大的特征, 从而实现对特征维数的压缩, 有效地提取肌电信号中的特征[7]。采用WPPCA来获取两路原始肌电数据特征矩阵过程如图2所示。

2.1 小波包变换

WPT是一种更加细致的时-频域分析法[8], 能够将高频段和低频段进行更加细致的分析, 得到更全面的特征量。三层小波包分解过程结构图如图3所示。

2.2 主元分析

(2) 求小波系数数据与u的差值向量B:

其中行向量h的元素全是1。

(3) 计算协方差矩阵C:

(4) 计算矩阵C的特征向量和特征值, 依据特征值从大到小来排列特征向量。根据式 (5) 计算各特征值λj的累积贡献率Zi, 以Zi≥96%为标准来获得前Pi (Pi≤2L) 个主元构建矩阵D。

(5) 根据式 (6) 计算肌电数据特征矩阵Yi。

经WPPCA处理后的两路SEMG信号的8个特征值贡献率如表1所示。

从表1可以看出, SEMG信号经WPPCA后所得的桡侧腕曲肌和肱桡肌特征矩阵中, 前两个特征1、2的贡献率相加后所得的累积贡献率分别为97.42%和99.25%, 满足阈值的条件, 进而将小波系数矩阵从16维减少到4维数据, 获得动作类别特征矩阵Y=[Y11, Y21, Y12, Y22]T。

3 线性判别分析的SEMG动作识别

LDA算法的基本思想是将维数较高的样品数据投影到最优样本分类的矢量空间, 从而达到有效获得分类数据和动作模式识别[10]。记肌电数据运动模式特征样本集合Φ为Y=[Y1, Y2, , YN], Yn=[Y1, n, Y2, n, , YM, n]T, n=1, 2, , N, T表示矩阵转置。采样点数记为N, 样本特征个数记为M。定义运动类别w1、w2, 集合Φ中w1类有N1个采样点数, w2类有N2个采样点数, N=N1+N2。属于w1类的样本记为子集Φ1, 属于w2类的样本记为子集Φ2。SEMG信号数据中两种动作类别的分类具体方法如下:

(1) 计算肌电数据运动特征样本中各手势类别的样品均值向量mi, wi类的样品量记为Ni, i=1, 2, 。

(2) 分别计算肌电数据中手势动作的样品类内离散度矩阵Si由式 (8) 所示;总类内离散度矩阵Sw由式 (9) 所示;动作类别之间的离散度矩阵Sb由式 (10) 所示。

(3) 计算最优解W*。

Fisher准则函数被定义为JF (W) , 表达式如式 (11) 所示, 经推导后W*的表达式如式 (12) 所示。

(4) 按式 (13) 将特征数据中训练样品集合内所有样品数据进行投影, 算出en, 从而获得与集合Φ1和Φ2相对应的两个像集合记为Θ1和Θ2。

(5) 计算分割阈值e0。

在一维空间, 按照式 (14) 计算样品的均值为m軗i。

根据式 (15) 计算出分割阈值e0。

(6) 按照式 (16) 计算出已获取的肌电特征数据测试样品Y对应的投影点e。

(7) 根据决策规则式 (17) 对动作模式进行分类:

4 实验结果分析

利用设计的DSP便携式人体手势动作实时识别系统进行测试实验, 根据香农采样定理设定2 k Hz作为采样频率, 分别采集5 s的握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻4种动作的肌电数据。并对所获取的肌电数据进行WPPCA分析, 所得的4个主元数据如图4所示。

在图4中, 桡侧腕曲肌的肌电特征数据为主元数据1、2;肱桡肌的肌电特征数据为主元数据3、4。在这主元数据1~4中包含握拳、展拳、内翻、外翻数据各100个。从而获得4行400列的运动模式特征矩阵Y=[Y1, Y2, Y3, Y4]T, 矩阵的转置记为T。

Yi=[Yi, 1, Yi, 2, Yi, 3, Yi, 400]为第i个主元的数据, i=1, 2, 3, 4。将前50个握拳、展拳、内翻和外翻这4种动作的数据作为分类器的训练样本, 后50个握拳、展拳、内翻和外翻这4种动作的数据作为分类器的测试样本, 从而获得训练数据和测试数据都为4行200列, 并将运动模式矩阵的训练样本数据和测试样本数据输入到LDA分类器中, 进而获得每一种动作类别与其他动作类别间的分类阈值如表2所示。

采用LDA、K近邻、BP神经网络和RBF神经网络对WPPCA获取的运动模式特征矩阵进行动作识别, 其分类结果如表3所示。

(%)

从表3可以看出同样使用小波包主元分析法来提取SEMG信号特征, 使用LDA分类器动作平均识别率达到99.5%, 而使用K近邻分类器动作平均识别率达87%, BP神经网络动作平均识别率达92%, RBF神经网络平均识别率达95%。从这四种分类方法的分类结果可以看出, 应用线性判别分析法对小波包主元分析法所得的运动特征矩阵进行分类, 达到的动作平均识别率最高。

利用DSP硬件平台设计的便携式人体手势动作实时识别系统, 采用人体表面肌电信号作为手势识别的信号源, 利用小波包主元分析法对SEMG信号进行特征提取, 再利用线性判别分析法对SEMG的动作进行识别。实验结果表明, 在不同的SEMG信号特征提取方法下, WPPCA具有良好的特征表达能力, 应用LDA分类器对运动特征矩阵进行训练和分类, 达到了99.5%的动作平均识别率, 识别结果优于其他分类器, 解决了人体表面肌电信号的平稳性差、小波包变换系数维数过高和识别率低等问题, 能够准确地将手势识别结果转换成智能设备的控制命令, 为人机的信息直接交互提供了新的方式。

摘要：针对人体表面肌电信号 (SEMG) 的非平稳性、小波包变换系数维数过高和识别率低的问题, 设计了基于DSP处理器TMS320VC5502硬件平台的便携式人体手势动作实时识别系统, 并提出了一种小波包主元分析 (WPPCA) 和线性判别分析 (LDA) 相结合的表面肌电信号动作特征识别新方法。实验结果表明, 该方法能够将小波包系数矩阵由16维降到4维, 并且对前臂的握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻4种动作模式的平均正确识别率达99.5%, 与传统的小波包变换相比有较高的识别率。

关键词：主元分析,表面肌电信号,动作识别,线性判别分析,设备控制

参考文献

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演讲过程中的手势动作第4篇

运用手势要注意以下六个原则：

1 上中下三区的运用

上区，就是手势在肩以上，表示积极向上，一般用在号召鼓动、赞美、表扬的时候。

下区，就是手势在腰以下，表示消极的、不好的，一般用在批评指责的时候。

中区，就是手势在肩与腰之间，表示一般的描述表达。

一般演讲过程中，大部分手势都在中区。

2 场面大手势大，场面小手势小

当会场大、人数多的时候，我们的手势做得要大气，要做出来让听众都能看见。

当会场小、人数少的时候，我们的手势做得要小一些，做太大了，反而会让听众感觉有点张牙舞爪，和现场不协调。

在这里还要分年龄，在对年龄大的人演讲时，手势要尽量小一些;相反在对年龄小的人演讲，手势要尽量大一些。

另外还有男女之分，对于男士，手势可以大气一些，对于女士，手势可以做小一些。

3 肩发力表示力量，肘发力表示亲切

4 手势应该停留足够长的时间

手势一做出去，马上就收回来，则会使听众对你立刻失去信赖感。

如歌星在现场唱歌时，他的手势会指着一群人好长时间才放下来，然后再去调动另外一群人的情绪。

5 思维“仓库”里要存储3到5个手势

在运用手势的`过程中，切忌一成不变就做一种手势，这样显得太单调、太呆板。

6 运用手势过程中一定要自然、协调

做手势就像猫抓老鼠一样自然，猫看到老鼠时，不会想姿势应该怎么摆，而是一下就扑上去，这就是最好的动作。

在有些演讲比赛上，有些选手讲完“我们一定会取得圆满成功”这最后一句话时，忽然想起老师说过最后加上一个动作效果会更好，马上刻意地补上一个手势，结果就显得有点做作。所以不要为做手势而做手势。

初学者刚开始可以多学学别人比较优美潇洒的手势，模仿是最快的学习，慢慢地形成自己的风格。

当然，刚开始做手势时，会显得不协调甚至有点别扭，这没关系，习惯了就好了，所有的习惯都是从不习惯开始的。

手势动作只有在与口语表达密切配合时，才最为生动具体。

演讲者的手势必须随演讲的内容、自己的情感和现场气氛自然地流露出来。手势的部位、幅度、方向、力度都应与演讲的有声语言、面部表情、身体姿态密切配合，协调一致，切不可生搬硬套，勉强去凑手势。

如果手势泛滥，刻意表演，会使人感到眼花缭乱，显得轻佻作态，哗众取宠。

当然，也不可完全不用手势，那样会显得局促不安，失去活力。

演讲中如何使用手势

一个演讲技巧的专家会经常告诉你很多有关手势的校园理论。“伸出手掌，”“握紧拳头来表示强调，”等等。我的有效的公众演讲的观点在这方面正好截然相反。我想不是让你的手势有所保留，而是让你的动作更加地无意识。不要遵照什么模式。在我的树种，如果你发现自己对你是否在这里或那里做手势感到疑惑，那就有问题了。

当然，当你排演的时候，你当然会有你喜欢的事先准备好的动作。在排练好的动作中插入动作是最好棒的。我仅仅时说手势和动作就像在绝大部分的谈话场合中的一样，一定要自然地表现。我要反驳一些荒诞的说法： “伸出手掌并持平。”不对。手掌对你一定要自然。“当你对黑板或图表做手势时，站在一边，侧对听众，拇指向内，手持平并正对黑板。”又错了。

在观众能看见你的情况下尽量用最自然的方法指示。如果站得像上面写的那样对你来说很舒服，那就没有问题。但是你的目的是观众能了解这些材料，不是看上去像“命运之论”的`模型。

“如果你不是在乐队指挥台，两手放在身体两边(如果你用无绳话筒)，或者一只手方一边(如果你用话筒)。”我说如果你这样的面对观众，你会发现把手放在两边就太正式了。在谈话中自然放你的手。 “不要做太多手势，因为这样会分散观众注意力。”除非你是在房间里跳舞，或者不适当地挥舞你的手臂，那么自然地用你的手臂就可以了。

带有目的性(去教育、说服、传播或是娱乐)，让自己显得自然一点。如果你对你得手和受的动作比较担心，这就说明你对你的目的不肯定。

解决手势问题的方法：

1.坚定你的目的

2.问问你自己，是否顺着你的目的

3.越来越深入

4.表露你的手势，不要刻意规定在生活中，我们不要设定你得手和手臂的动作，因为我们总是有目的地说话。在你的公众表演中也这样，那你就棒极了。

演讲中常用的11种手势介绍

(1)伸手(手心向上，前臂略直，手掌向前平伸)表示请求、交流、许诺、谦逊、承认、赞美、希望、欢迎、诚实等意思。

伸手训练：“人活在世上，谁不希望自己的一生过得有意义、有价值一些呢?”

“自己活着，就是为了使别人生活得更美好!”

(2)抬手(手心向上，手臂微曲，手掌与肩齐高)表示号召、唤起、祈求、激动、愤怒、强调等。

抬手训练：“尊敬的各位领导、各位来宾，亲爱的同学们，大家早上好!”